Search
Filters
total: 1772
displaying 1000 best results Help
Search results for: RBF NEURAL NETWORKS
-
New Two-center Ellipsoidal Basis Function Neural Network for Fault Diagnosis of Analog Electronic Circuits
PublicationIn the paper a new fault diagnosis-oriented neural network and a diagnostic method for localization of parametric faults in Analog Electronic Circuits (AECs) with tolerances is presented. The method belongs to the class of dictionary Simulation Before Test (SBT) methods. It utilizes dictionary fault signatures as a family of identification curves dispersed around nominal positions by component tolerances of the Circuit Under Test...
-
Bożena Kostek prof. dr hab. inż.
People -
Piotr Szczuko dr hab. inż.
PeoplePiotr Szczuko received his M.Sc. degree in 2002. His thesis was dedicated to examination of correlation phenomena between perception of sound and vision for surround sound and digital image. He finished Ph.D. studies in 2007 and one year later completed a dissertation "Application of Fuzzy Rules in Computer Character Animation" that received award of Prime Minister of Poland. His interests include: processing of audio and video, computer...
-
Deep Learning Basics 2023/24
e-Learning CoursesA course about the basics of deep learning intended for students of Computer Science. It includes an introduction to supervised machine learning, the architecture of basic artificial neural networks and their training algorithms, as well as more advanced architectures (convolutional networks, recurrent networks, transformers) and regularization and optimization techniques.
-
Andrzej Stateczny prof. dr hab. inż.
PeopleProf. Dr. Andrzej Stateczny is a Professor of Gdansk Technical University Poland and President of Marine Technology Ltd. His research interests are mainly centered on navigation, hydrography and geoinformatics. Current RF research activities include radar navigation, comparative navigation, hydrography, artificial intelligence methods focused on image processing and multisensory data fusion. He has been the Principal Investigator...
-
Modelowanie przepływu pary przez okołodźwiękowe wieńce turbinowe z użyciem sztucznych sieci neuronoych
PublicationNiniejszy artykuł stanowi opis modelu przepływu pary przez okołodźwiękowe stopnie turbinowe, stworzonego w oparciu o sztuczne sieci neuronowe (SSN). Przedstawiony model neuronowy pozwala na wyznaczenie rozkładu wybranych parametrów w analizowanym przekroju kanału przepływowego turbiny dla rozpatrywanego zakresu wartości ciśnienia wlotowego.
-
Optymalizacja treningu i wnioskowania sieci neuronowych
PublicationSieci neuronowe są jedną z najpopularniejszych i najszybciej rozwijających się dziedzin sztucznej inteligencji. Ich praktyczne wykorzystanie umożliwiło szersze użycie komputerów w wielu obszarach komunikacji, przemysłu i transportu. Dowody tego są widoczne w elektronice użytkowej, medycynie, a nawet w zastosowaniach militarnych. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w wielu przypadkach wymaga jednak znacznej mocy obliczeniowej,...
-
Zdzisław Kowalczuk prof. dr hab. inż.
PeopleZdzislaw Kowalczuk received his M.Sc. degree in 1978 and Ph.D. degree in 1986, both in Automatic Control from Technical University of Gdańsk (TUG), Gdańsk, Poland. In 1993 he received his D.Sc. degree (Dr Habilitus) in Automatic Control from Silesian Technical University, Gliwice, Poland, and the title of Professor from the President of Poland in 2003. Since 1978 he has been with Faculty of Electronics, Telecommunications and Informatics...
-
WYKORZYSTANIE SIECI NEURONOWYCH DO SYNTEZY MOWY WYRAŻAJĄCEJ EMOCJE
PublicationW niniejszym artykule przedstawiono analizę rozwiązań do rozpoznawania emocji opartych na mowie i możliwości ich wykorzystania w syntezie mowy z emocjami, wykorzystując do tego celu sieci neuronowe. Przedstawiono aktualne rozwiązania dotyczące rozpoznawania emocji w mowie i metod syntezy mowy za pomocą sieci neuronowych. Obecnie obserwuje się znaczny wzrost zainteresowania i wykorzystania uczenia głębokiego w aplikacjach związanych...
-
SegSperm - a dataset of sperm images for blurry and small object segmentation
Open Research DataMany deep learning applications require figure-ground segmentation. The performance of segmentation models varies across modalities and acquisition settings.
-
Olgun Aydin Dr
PeopleOlgun Aydin finished his PhD by publishing a thesis about Deep Neural Networks. He works as a Senior Data Scientist in PwC Poland, gives lectures in Gdansk University of Technology in Poland and member of WhyR? Foundation. Olgun is a very big fan of R and author of the book called “R Web Scraping Quick Start Guide” , two video courses are called “Deep Dive into Statistical Modelling using R” and “Applied Machine Learning and Deep...
-
Diagnostyka łożysk silnika indukcyjnego na podstawie prądu zasilającego przy użyciu sztucznych sieci neuronowych
PublicationW artykule zawarto wyniki badań dotyczące diagnostyki łożysk silnika indukcyjnego na podstawie pomiarów prądu zasilającego z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych. Zaprezentowano wyniki uczenia sieci oraz rezultaty testów przeprowadzonych na danych spoza zbioru uczącego. Badania wykonane zostały na obiektach z celowo wprowadzonymi uszkodzeniami łożysk. Przedstawiona nowa koncepcja zakłada użycie zestawu sieci neuronowych...
-
Surface EMG-based signal acquisition for decoding hand movements
Open Research DataBiosignal processing plays a crucial role in modern hand prosthetics. The challenge is to restore functionality of a lost limb based on the signals acquired from the surface of the stump. The number of sensors (emg channels) used for signal acquisition influence the quality of a prosthetic hand. Modern algorithms (including neural networks) can significantly...
-
Paweł Burdziakowski dr inż.
PeoplePaweł Burdziakowski, PhD, is a professional in low-altitude aerial photogrammetry and remote sensing, marine and aerial navigation. He is also a licensed flight instructor and software developer. His main areas of interest are digital photogrammetry, navigation of unmanned platforms and unmanned systems, including aerial, surface, underwater. He conducts research in algorithms and methods to improve the quality of spatial measurements...
-
Sztuczne sieci neuronowe oraz metoda wektorów wspierających w bankowych systemach informatycznych
PublicationW artykule zaprezentowano wybrane metod sztucznej inteligencji do zwiększania efektywności bankowych systemów informatycznych. Wykorzystanie metody wektorów wspierających czy sztucznych sieci neuronowych w połączeniu z nowoczesną technologią mikroprocesorową umożliwia znaczący wzrost konkurencyjności banku poprzez dodanie nowych funkcjonalności. W rezultacie możliwe jest także złagodzenie skutków kryzysu finansowego.
-
Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do szacowania wpływu drgań na budynki jednorodzinne
PublicationW artykule przedstawiono metodę prognozowania wpływu drgań na budynki mieszkalne z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych. Drgania komunikacyjne mogą doprowadzić do uszkodzenia elementów konstrukcyjnych, a nawet do awarii budynku. Najczęstszym efektem są jednak rysy, pękanie tynku i wypraw. Metody oparte na sztucznej inteligencji są przybliżone, ale stanowią wystarczająco dokładną i ekonomiczną alternatywę dla tradycyjnych...
-
Metody sztucznej inteligencji do wspomagania bankowych systemów informatycznych
PublicationW pracy opisano zastosowania nowoczesnych metod sztucznej inteligencji do wspomagania bankowych systemów informatycznych. Wykorzystanie w systemach informatycznych algorytmów ewolucyjnych, harmonicznych, czy sztucznych sieci neuronowych w połączeniu z nowoczesną technologią mikroprocesorową umożliwiają zasadniczy wzrost konkurencyjności banku. Dlatego w pracy omówiono wybrane zastosowania bankowe ze szczególnym uwzględnieniem zbliżeniowych...
-
Adaptacyjny algorytm filtracji sygnału fonokardiograficznego wykorzystujący sztuczną sieć neuronową
PublicationPodstawowym problemem podczas projektowania systemu autodiagnostyki chorób serca, bazującego na analizie sygnału fonokardiograficznego (PCG), jest konieczność zapewnienia, niezależnie od warunków zewnętrznych, sygnału o wysokiej jakości. W artykule, bazując na zdolności Sztucznej Sieci Neuronowej (SSN) do predykcji sygnałów periodycznych oraz quasi-periodycznych, został opracowany adaptacyjny algorytm filtracji dźwięków serca....
-
Zastosowanie sieci neuronowych do detekcji impulsów o znanym kształcie w obecności silnego szumu i trendu
PublicationDetekcja impulsów w odebranym sygnale radiowym, zwłaszcza w obecności silnego szumu oraz trendu, jest trudnym zadaniem. Artykuł przedstawia propozycje rozwiązań wykorzystujących sieci neuronowe do detekcji impulsów o znanym kształcie w obecności silnego szumu i trendu. Na potrzeby realizacji tego zadania zaproponowano dwie architektury. W pracy przedstawiono wyniki badań wpływu kształtu impulsu, mocy zakłóceń szumowych oraz trendu...
-
AUTOMATYCZNA KLASYFIKACJA MOWY PATOLOGICZNEJ
PublicationAplikacja przedstawiona w niniejszym rozdziale służy do automatycznego wykrywania mowy patologicznej na podstawie bazy nagrań. W pierwszej kolejności przedstawiono założenia leżące u podstaw przeprowadzonych badan wraz z wyborem bazy mowy patologicznej. Zaprezentowano również zastosowane algorytmy oraz cechy sygnału mowy, które pozwalają odróżnić mowę niezaburzoną od mowy patologicznej. Wytrenowane sieci neuronowe zostały następnie...
-
Sławomir Jerzy Ambroziak dr hab. inż.
PeopleSławomir J. Ambroziak was born in Poland, in 1982. He received the M.Sc., Ph.D. and D.Sc. degrees in radio communication from Gdańsk University of Technology (Gdańsk Tech), Poland, in 2008, 2013, and 2020 respectively. Since 2008 he is with the Department of Radiocommunication Systems and Networks of the Gdańsk Tech: 2008-2013 as Research Assistant, 2013-2020 as Assistant Professor, and since 2020 as Associate Professor. He is...
-
Inteligentne systemy agentowe w systemach zdalnego nauczania
PublicationW pracy omówiono inteligentne systemy agentowe w systemach zdalnego nauczania. Po krótkim przedstawieniu ewolucji systemów zdalnego nauczania i ich wybranych zastosowań, scharakteryzowano inteligentne agenty edukacyjne. Omówiono wykorzystanie programowania genetycznego oraz algorytmów neuro-ewolucyjnych do implementacji oprogramowania tej klasy. Ponadto, nawiązano do modelu Map-Reduce, który efektywnie wspiera architekturę nowoczesnego...
-
Poprawa jakości klasyfikacji głębokich sieci neuronowych poprzez optymalizację ich struktury i dwuetapowy proces uczenia
PublicationW pracy doktorskiej podjęto problem realizacji algorytmów głębokiego uczenia w warunkach deficytu danych uczących. Głównym celem było opracowanie podejścia optymalizującego strukturę sieci neuronowej oraz zastosowanie uczeniu dwuetapowym, w celu uzyskania mniejszych struktur, zachowując przy tym dokładności. Proponowane rozwiązania poddano testom na zadaniu klasyfikacji znamion skórnych na znamiona złośliwe i łagodne. W pierwszym...
-
LDRAW based positional renders of LEGO bricks
Open Research Data243 different LEGO bricks renders of size 250x250 in 5 colors in 120 viewing angles stored as JPEG images. The renders are used to train neural networks for bricks recognition. All images were generated using L3P (http://www.hassings.dk/l3/l3p.html) and POV-Ray (http://www.povray.org/) tools and were based on the 3D models from LDraw (https://www.ldraw.org/)...
-
Jerzy Konorski dr hab. inż.
PeopleJerzy Konorski received his M. Sc. degree in telecommunications from Gdansk University of Technology, Poland, and his Ph. D. degree in computer science from the Polish Academy of Sciences, Warsaw, Poland. In 2007, he defended his D. Sc. thesis at the Faculty of Electronics, Telecommunications and Informatics, Gdansk University of Technology. He has authored over 150 papers, led scientific projects funded by the European Union,...
-
NETWORKS
Journals -
Computer Networks-laboratories - 2023
e-Learning CoursesAcquiring the skills to design, build and configure computer networks. Demonstration of skills to identify and analyze selected protocols and mechanisms of LAN and WAN networks.
-
Computer Networks laboratories 2024
e-Learning CoursesAcquiring the skills to design, build and configure computer networks. Demonstration of skills to identify and analyze selected protocols and mechanisms of LAN and WAN networks.
-
Diagnostyka łożysk silnika indukcyjnego na podstawie prądu zasilającego przy użyciu sztucznych sieci neuronowych
PublicationW artykule zawarto wyniki badań dotyczące diagnostyki łożysk silnika indukcyjnego na podstawie pomiarów prądu zasilającego z wyko-rzystaniem sztucznych sieci neuronowych. Zaprezentowano wyniki uczenia sieci oraz rezultaty testów przeprowadzonych na danych spoza zbioru uczącego. Badania wykonane zostały na obiektach z celowo wprowadzonymi uszkodzeniami łożysk. Przedstawiona nowa koncepcja zakłada użycie zestawu sieci neuronowych...
-
Prognozowanie wpływu drgań komunikacyjnych na budynki mieszkalne za pomocą sztucznych sieci neuronowych i maszyn wektorów wspierających
PublicationDrgania komunikacyjne mogą stanowić duże obciążenie eksploatacyjne budynku, powodując zarysowania i spękania tynków, odpadanie wypraw, zarysowania konstrukcji, pękanie elementów konstrukcji lub nawet zawalenie się budynku. Pomiary drgań na rzeczywistych konstrukcjach są pracochłonne i kosztowne, a co ważne nie w każdym przypadku są one uzasadnione. Celem pracy jest analiza autorskiego algorytmu, dzięki któremu z dużym prawdopodobieństwem...
-
Modelling of wastewater treatment plant for monitoring and control purposes by state - space wavelet networks
PublicationMost of industrial processes are nonlinear, not stationary, and dynamical with at least few different time scales in their internal dynamics and hardly measured states. A biological wastewater treatment plant falls into this category. The paper considers modelling such processes for monitorning and control purposes by using State - Space Wavelet Neural Networks (SSWN). The modelling method is illustrated based on bioreactors of...
-
Sylwester Kaczmarek dr hab. inż.
PeopleSylwester Kaczmarek received his M.Sc in electronics engineering, Ph.D. and D.Sc. in switching and teletraffic science from the Gdansk University of Technology, Gdansk, Poland, in 1972, 1981 and 1994, respectively. His research interests include: IP QoS and GMPLS and SDN networks, switching, QoS routing, teletraffic, multimedia services and quality of services. Currently, his research is focused on developing and applicability...
-
Computer Networks EN 2022
e-Learning CoursesThe student becomes familiar with the network layered logical architectures, classifies the basic problems of network communication and identifies and analyzes selected protocols and mechanisms of LAN and WAN (IP) networks.
-
Computer Networks EN 2023
e-Learning CoursesThe student becomes familiar with the network layered logical architectures, classifies the basic problems of network communication and identifies and analyzes selected protocols and mechanisms of LAN and WAN (IP) networks.
-
Piotr Rajchowski dr inż.
PeoplePiotr Rajchowski (Member, IEEE) was born in Poland, in 1989. He received the E.Eng., M.Sc., and Ph.D. degrees in radio communication from the Gdańsk University of Technology (Gdańsk Tech), Poland, in 2012, 2013, and 2017, respectively. Since 2013, he has been working at the Department of Radiocommunication Systems and Networks, Faculty of Electronics, Telecommunications and Informatics, Gdańsk University of Technology, as a IT...
-
Towards neural knowledge DNA
PublicationIn this paper, we propose the Neural Knowledge DNA, a framework that tailors the ideas underlying the success of neural networks to the scope of knowledge representation. Knowledge representation is a fundamental field that dedicates to representing information about the world in a form that computer systems can utilize to solve complex tasks. The proposed Neural Knowledge DNA is designed to support discovering, storing, reusing,...
-
Sathwik Prathapagiri
PeopleSathwik was born in 2000. In 2022, he completed his Master’s of Science in Biological Sciences and Bachelor’s of Engineering in Chemical Engineering in an integrated dual degree program from Birla Institute Of Technology And Science, Pilani, India. During his final year, he worked as a research intern under Dr Giri P Krishnan at Bazhenov lab, University of California San Diego school of medicine to pursue his Master’s Thesis on...
-
An Approach to RBF Initialization with Feature Selection
Publication -
Adaptacyjny system oświetlania dróg oraz inteligentnych miast
PublicationPrzedmiotem rozprawy jest zbadanie praktycznej możliwości wykrywania w czasie rzeczywistym anomalii w systemie oświetlenia drogowego w oparciu o analizę danych ze inteligentnych liczników energii. Zastosowanie inteligentnych liczników energii elektrycznej (Smart Meter) w systemach oświetlenia drogowego stwarza nowe możliwości w zakresie automatycznej diagnostyki takich niepożądanych zjawisk jak awarie lamp, odstępstwa od harmonogramu...
-
Neural Network Subgraphs Correlation with Trained Model Accuracy
PublicationNeural Architecture Search (NAS) is a computationally demanding process of finding optimal neural network architecture for a given task. Conceptually, NAS comprises applying a search strategy on a predefined search space accompanied by a performance evaluation method. The design of search space alone is expected to substantially impact NAS efficiency. We consider neural networks as graphs and find a correlation between the presence...
-
Measures of region failure survivability for wireless mesh networks
PublicationWireless mesh networks (WMNs) are considered as a promising alternative to wired local, or metropolitan area networks. However, owing to their exposure to various disruptive events, including natural disasters, or human threats, many WMN network elements located close to the failure epicentre are frequently in danger of a simultaneous failure, referred to as a region failure. Therefore, network survivability, being the ability...
-
Resource constrained neural network training
PublicationModern applications of neural-network-based AI solutions tend to move from datacenter backends to low-power edge devices. Environmental, computational, and power constraints are inevitable consequences of such a shift. Limiting the bit count of neural network parameters proved to be a valid technique for speeding up and increasing efficiency of the inference process. Hence, it is understandable that a similar approach is gaining...
-
Neural network training with limited precision and asymmetric exponent
PublicationAlong with an extremely increasing number of mobile devices, sensors and other smart utilities, an unprecedented growth of data can be observed in today’s world. In order to address multiple challenges facing the big data domain, machine learning techniques are often leveraged for data analysis, filtering and classification. Wide usage of artificial intelligence with large amounts of data creates growing demand not only for storage...
-
Survey on fuzzy logic methods in control systems of electromechanical plants
PublicationРассмотрены алгоритмы управления электромеханическими системами с использованием теории нечеткой логики, приводятся основные положения их синтеза, рассматриваются методы анализа их устойчивости на основе нечетких функций Ляпунова. Эти алгоритмы чаще всего реализуются в виде различных регуляторов, применение которых целесообразно в системах, математическая модель которых не известна, не детерминирована или является строго нелинейной,...
-
Global Surrogate Modeling by Neural Network-Based Model Uncertainty
PublicationThis work proposes a novel adaptive global surrogate modeling algorithm which uses two neural networks, one for prediction and the other for the model uncertainty. Specifically, the algorithm proceeds in cycles and adaptively enhances the neural network-based surrogate model by selecting the next sampling points guided by an auxiliary neural network approximation of the spatial error. The proposed algorithm is tested numerically...
-
From Linear Classifier to Convolutional Neural Network for Hand Pose Recognition
PublicationRecently gathered image datasets and the new capabilities of high-performance computing systems have allowed developing new artificial neural network models and training algorithms. Using the new machine learning models, computer vision tasks can be accomplished based on the raw values of image pixels instead of specific features. The principle of operation of deep neural networks resembles more and more what we believe to be happening...
-
OBTAINING FLUID FLOW PATTERN FOR TURBINE STAGE WITH NEURAL MODEL.
PublicationIn the paper possibility of applying neural model to obtaining patterns of proper operation for fluid flow in turbine stage for fluid-flow diagnostics is discussed. Main differences between Computational Fluid Dynamics (CFD) solvers and neural model is given, also limitations and advantages of both are considered. Time of calculations of both methods was given, also possibilities of shortening that time with preserving the accuracy...
-
Modeling the Networks - ed. 2021/2022
e-Learning CoursesThe goal of this course is to present optimization problems for road networks, where the road network is a set of n distinct lines, or n distinct (open or closed) line segments, in the plane, such that their union is a connected region.
-
Deep neural network architecture search using network morphism
PublicationThe paper presents the results of the research on neural architecture search (NAS) algorithm. We utilized the hill climbing algorithm to search for well-performing structures of deep convolutional neural network. Moreover, we used the function preserving transformations which enabled the effective operation of the algorithm in a short period of time. The network obtained with the advantage of NAS was validated on skin lesion classification...
-
Exploiting multi-interface networks: Connectivity and Cheapest Paths
PublicationLet G = (V,E) be a graph which models a set of wireless devices (nodes V) that can communicate by means of multiple radio interfaces, according to proximity and common interfaces (edges E). The problem of switching on (activating) the minimum cost set of interfaces at the nodes in order to guarantee the coverage of G was recently studied. A connection is covered (activated) when the endpoints of the corresponding edge share at...